买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于深度学习与飞行时间的电梯门空间异物检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114863155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210369878.7，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于深度学习与飞行时间的电梯门空间异物检测方法是由胡鹤轩;赵宇晨;胡强;张晔;袁子扬;许天霖;岳海洋设计研发完成，并于2022-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习与飞行时间的电梯门空间异物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习与飞行时间的电梯门空间异物检测方法，包括：创建电梯门空间异物图像数据集并进行数据增强；搭建基于SMU激活函数与新型注意力卷积CoT的改进YOLOv5s目标检测模型，并用数据集对模型训练；利用飞行时间技术相机产生电梯门空间深度图像，用K‑means聚类阈值分割法将电梯门空间的深度图像进行阈值分割；在分割后的图像上利用条形分割定位检测算法进行异物的检测；最后将改进YOLOv5目标检测模型在普通相机上检测结果与条形分割定位检测算法在飞行时间技术相机上检测结果进行综合判断。本发明可对电梯门空间异物进行高精度检测，从而有效保障电梯的安全运行。

本发明授权一种基于深度学习与飞行时间的电梯门空间异物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与飞行时间的电梯门空间异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、收集创建电梯门空间异物图像数据集，并进行亮度数据增强； 步骤2、搭建基于SMU激活函数与新型注意力卷积CoT的改进YOLOv5s目标检测模型，并利用步骤一所获取的数据集对改进的YOLOv5s目标检测模型进行训练； 步骤3、利用飞行时间技术相机产生电梯门空间深度图像，通过K-means聚类阈值分割法将电梯门空间的深度图像进行阈值分割；在分割后的图像上利用条形分割定位检测算法进行异物的检测；最后将改进YOLOv5目标检测模型在普通相机上检测结果与条形分割定位检测算法在飞行时间技术相机上检测结果进行综合判断； 所述的步骤2中，将YOLOv5s内基础CBL模块中的所有激活函数改进为SMU激活函数；并且在YOLOv5s目标检测模型的主干特征提取网络Backbone中加入基于空间注意力卷积CoT结构，将C3模块的ResunitX中的3×3卷积结构改进为CoT结构； 所述步骤3包括： 步骤3-1采用K-means聚类的方式，将电梯门空间的深度图像的地面区域与非地面区域的像素进行聚类，获得分割阈值；再以获得的分割阈值对电梯门空间的深度图像进行图像阈值分割； 步骤3-2用设计的条形分割定位法来检测阈值分割后的电梯门空间的深度图像；首先将阈值分割后的电梯门空间深度图像的地面区域划分为检测区域；在条形分割定位检测算法中，将检测区域横向和纵向划分成若干等份，计算每一划分区域内的平均像素值，若低于设定阈值，则判断此区域内有异物；其表达式如下： 其中，结果1代表此区域有异物，0代表此区域无异物；pi，j为条形区域像素值，i为条形区域的像素横坐标，j为条形区域的像素纵坐标，T为设定阈值；最后，统计横向与纵向划分区域内有异物的区域的个数，将有异物区域标记出来得出被检异物的具体位置与大小； 步骤3-3将改进YOLOv5目标检测模型在普通相机上检测结果与条形分割定位检测算法在飞行时间技术相机上检测结果进行综合判断，只有在改进的YOLOv5s目标检测模型网络先检测出异物的前提下，再基于飞行时间技术的深度图像检测出异物的情况，检测算法流程才将输出结果表示为有异物。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。